deepseek本地部署换d盘
时间: 2025-02-17 21:11:36 浏览: 204
### 将DeepSeek本地部署迁移至D盘的方法
对于希望更改DeepSeek安装路径的情况,可以按照特定流程操作来实现从默认位置向D盘的转移。通常情况下,在初次配置环境变量以及执行安装脚本之前应当指定目标磁盘分区作为存储目录[^1]。
如果已经完成初始设置,则需先停止所有与DeepSeek有关的服务进程,接着备份现有数据文件夹及其内部结构到新选定的位置即D:\DesiredPath\deepseek-backup下[^2]。
随后更新应用程序内的配置项指向新的地址,并调整操作系统层面的相关链接以便于程序能够识别修改后的存放处所。最后重启服务验证一切正常运作并测试功能确保无误[^3]。
```bash
# 停止服务 (假设使用systemctl管理)
sudo systemctl stop deepseek.service
# 复制整个项目文件夹到D盘的新位置
cp -r /var/lib/deepseek/ D:/DesiredPath/deepseek/
# 修改配置文件中的路径参数,比如config.yaml
vi D:/DesiredPath/deepseek/config.yaml
# 更新系统软连接(如果有)
ln -sf D:/DesiredPath/deepseek/data /var/lib/deepseek/data
# 启动服务再次运行
sudo systemctl start deepseek.service
```
相关问题
deepseek本地部署在D盘
### 如何在D盘进行DeepSeek的本地部署
#### 准备工作
为了成功地将DeepSeek部署至本地计算机上的特定磁盘分区(如D盘),需先确认硬件条件满足最低需求并完成必要的软件准备。考虑到不同设备性能差异较大,在选择适合本机配置的大规模预训练模型版本时应充分评估GPU内存及其他资源状况[^1]。
#### 安装Ollama
- **下载Ollama**
访问官方渠道获取最新版Ollama安装包,并将其保存到易于访问的位置。
- **安装Ollama**
执行所下载文件中的安装程序,按照提示操作直至结束。建议指定自定义路径为`D:\Ollama`以便于后续管理维护。
#### 下载与安装DeepSeek R1
- **下载DeepSeek R1**
同样通过官方网站或其他可信来源取得适用于目标平台架构(Windows/Linux/MacOS)下的DeepSeek压缩包或可执行安装器;推荐放置于临时目录等待进一步处理。
- **解压/安装DeepSeek R1**
对于ZIP/TAR.GZ等形式分发的产品,请利用WinRAR、7-Zip等工具展开内容物至预先规划好的存储位置——即`D:\DeepSeekR1`下;若是EXE类型的安装向导,则遵照界面上指示逐步设定最终安放地址以及其它选项设置。
#### ChatBox AI集成
- **下载ChatBox AI**
获取配套聊天界面应用源码仓库链接或是打包成品,同样存放在方便读写的区域待用。
- **安装ChatBox AI**
将项目克隆下来之后依照README.md文档说明编译构建整个工程结构体,期间注意调整依赖项声明使得其指向先前安置好组件的确切坐标处,比如数据库驱动类库应当参照`D:\DeepSeekR1\libs`来定位加载。
- **连接大模型**
修改配置文件内的参数字段以确立二者间通信机制的有效性,确保API密钥正确无误且服务端口处于开放状态允许外部请求接入。此时可以尝试启动全部三个部分验证整体流程是否顺畅运作起来[^3]。
```bash
# 假设使用的是Linux系统, Windows命令会有所不同
cd /mnt/d/DeepSeekR1/
./start.sh # 或者对应的操作符用于激活该应用程序
```
deepseek本地部署windowsd盘
### Windows D盘上的DeepSeek本地部署
#### 安装前准备
为了确保顺利安装,在开始之前确认D盘有足够的存储空间来容纳所需软件和模型文件。对于不同大小的模型,所需的磁盘空间差异较大,具体需求如下表所示[^3]:
| 模型名称 | 大小 |
|----------|----------|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | 1.1 GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 4.7 GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9 GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9 GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 20 GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 43 GB |
#### 设置环境变量
建议创建一个新的用户环境变量`DEEPSEEK_HOME=D:\DeepSeek`指向目标目录,并将其加入到系统的PATH路径中以便后续操作更加便捷。
#### 下载并配置Ollama与AnythingLLM
按照官方指南完成Ollama及AnythingLLM的基础设置过程,注意指定自定义的数据保存位置为D盘下的特定文件夹内[^1]。
```powershell
# 创建用于存放DeepSeek相关数据的文件夹结构
mkdir "D:\DeepSeek"
cd "D:\DeepSeek"
# 初始化ollama仓库(假设已正确设置了OLLAMA_PATH)
ollama init --path="D:\DeepSeek\ollama_repo"
```
#### 获取DeepSeek模型
通过命令行工具下载所选版本的预训练模型至上述设定好的路径下。这里以较小规模的Qwen-1.5B为例说明基本语法;其他型号可参照相同方式执行相应指令。
```bash
# 运行选定的小尺寸模型实例
ollama run deepseek-r1:1.5b --model-path="D:\DeepSeek\Models\deepseek-r1-distilled-qwen-1_5b"
```
#### 启动服务端口监听
最后一步是启动服务器进程,使其能够接收来自客户端的应用请求。通常情况下,默认会自动绑定localhost地址并开放一定范围内的随机可用端口号供外部访问连接使用。
```batchfile
# 开启web API接口服务
ollama serve --host=0.0.0.0 --port=8080 --data-dir="D:\DeepSeek\data"
```
以上就是在Windows操作系统环境下于D分区实现DeepSeek框架快速搭建的方法概述[^2]。
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